Category: Learning Levels

Amazon OpenSearch Serverless の自動セマンティック強化機能により、スパースベクトルを使用したセマンティック検索の実装が簡単になりました。従来の語彙検索を超えて、文脈を理解した検索結果を数クリックで実現できます。

最近のセキュリティでは、CI/CDパイプライン設定の重要性が注目されています。パイプラインの多層防御のセキュリティ対策を実装するには、さまざまなセキュリティ考慮事項に対処する階層化された制御が必要です。AWS CodeBuildは、CI/CD の自動化による開発速度の向上を維持しながら、これらのセキュリティ対策を実装する柔軟性を提供します。この投稿では、既存のガイダンスと推奨事項を一つのガイドにまとめます。

カスタマーエクスペリエンスにおいて AI はより深い顧客関係の構築や売上の向上に役立ちますが、 AI をコンタクトセンターに断片的に導入すると、統合の課題やコスト増加の課題が立ちはだかります。次世代の Amazon Connect では、すべてのチャネルにわたりファーストパーティ AI を提供し、チャネル使用量に基づく料金体系で AI 活用の障壁を取り除きます。このブログ記事では、次世代の Amazon Connect の機能、効果、お客様の声を紹介します。

合併と買収 (M&A) は、事業を拡大し、製品ラインを多様化し、新しい市場を開拓する機会を組織にもたら […]

本ブログでは、RAG 実装で使用される Vector DB の一つである Amazon OpenSearch Service を例に、JSON Web Token（JWT）と FGAC を組み合わせたテナント分離パターンとテナントリソースへのルーティング方法を紹介します。

ベクトル埋め込みと類似度検索機能の進歩に伴い、データの保存と検索方法が急速に進化しています。ベクトル検索は、生成 AI やエージェント AI などの最新のアプリケーションにとって不可欠なものとなっています。しかし、大規模なベクトルデータを管理することは大きな課題があります。組織は、数百万または数十億ものベクトル埋め込みを保存して検索する際、レイテンシー、コスト、精度のトレードオフに悩まされることが多くあります。従来のソリューションでは、大規模なインフラストラクチャの管理が必要になるか、データ量が増えるにつれて非常に高額なコストがかかります。

私たちは、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Vectors と Amazon OpenSearch Service の 2 つの統合機能のパブリックプレビューを公開しました。これにより、ベクトル埋め込みをより柔軟に格納および検索することができるようになります。

この記事は「Introducing AWS Serverless MCP Server: AI-powered development for modern applications」をソリューションアーキテクトの松本が翻訳したものです。

最新のアプリケーション開発では、ソフトウェアの構築とデプロイをより迅速かつ効率的に行う方法が求められています。過去 10 年間で、サーバーレスコンピューティングはソフトウェア開発における変革的なアプローチとして台頭し、開発者が基盤となるインフラストラクチャを管理することなくアプリケーションの構築に集中できるようになりました。

コンタクトセンターでは、顧客との積極的なコミュニケーションが重要です。このブログでは、Amazon Connect Customer Profiles を活用してデータソースを統合し、パーソナライズされたオムニチャネルキャンペーンを実現する方法を紹介します。計算属性を使用し、独自のビジネスロジックの定義、データの実用的な変換を行い、支払いリマインドやサービス停止通知など、様々なユースケースに活用する方法を説明します。

このブログ記事では、特定の状況に応じてストレージコストを最適化するために、個々の S3 バケットまたは複数の S3 バケット全体で S3 Intelligent-Tiering を使用するさまざまな方法について説明をします。データアクセスパターンが変化した場合に、パフォーマンスへの影響や運用上のオーバーヘッドなしに S3 ストレージコストを最適化する方法についてガイダンスを提供します。あらゆる規模の企業が、より広範なクラウドコスト最適化戦略の一環として、このプロアクティブなアプローチをストレージコスト削減に採用できます。

本記事は 2025/07/03に投稿された SQL to NoSQL: Modeling data in Am […]